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Chainer 6.0(GPU 対応可能)のインストール(Windows 上)

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Windows で Chainer をインストールする手順を説明する.

目次

Chainer の利用条件などは、利用者が確認すること。

先人に感謝

Chainer の Web ページ: http://chainer.org

GitHub の pfnet/chainer の Webページ: https://github.com/pfnet/chainer


前準備

Python のインストール

※ Python のプログラム作成には、PyCharmなどが便利である.

git のインストール

以下,Windows に Python, git をインストール済みであるものとして説明を続ける.


Chainer および前提パッケージのインストール

https://chainer.org/ の記述に従い, Chainer をインストールする.

  1. Windows で、コマンドプロンプトを実行

  2. Chainerのインストール

    終了までしばらく待つ。

    pip install -U chainer 
    

  3. Chainer のバージョン確認
    pip show chainer
    

  4. 動作確認のため example プログラムを使いたいので、chainer のソースコード類一式のダウンロード

    ※ git を使いたいので、 git のインストールが終わっていること.

    参考 Web ページ: https://github.com/chainer/chainer

    mkdir c:\pytools
    cd c:\pytools
    rmdir /s /q chainer
    del pax_global_header
    git clone https://github.com/chainer/chainer.git
    

  5. MNIST データセットで学習してみる

    https://chainer.org/ の記述に従い、「MNIST example」を実行してみる.

    GPU 無しで動作させ、Chainer のインストールを確認する

    「-g -1」は 「GPU を使わない」と明示的に指定するもの

    cd c:\pytools
    python chainer/examples/mnist/train_mnist.py -g -1
    

    学習が行われる。終了までしばらく待つ。

    乱数を使うので毎回違う結果が表示される

    エラーメッセージが出なければ、インストール成功とする


Chainer を GPU で動作させてみる

※ Chainer を GPU で動かすには・ CUDA Compute Capability 3.0 は以上に適合するグラフィックスカード、NVIDIA グラフィックスカードのドライバのインストールが必要である.

  1. 前準備

  2. VS 2015用 x64 Native Tools コマンドプロンプトを開く

  3. cython, cupy のインストール

    しばらく待つ

    pip install -U cython
    pip install -U cupy
    

    Chainer GPU 版 (cupy) のインストールで「error Microsoft Visual C++ 14.1 is required. Get it with "Microsoft Visual C++ Build Tools": http://visualstudio.microsoft.com/downloads」というエラーメッセージが出ることがある.

    このときは, MSVC ビルドツール 2015 のインストールがうまく行われていない可能性がある. MSVC ビルドツール 2015 のインストール手順は,「別のページ」で説明している.

    「pip install -U cupy」がうまく行かない場合のために, 別の方法として cupy-cuda パッケージをインストールする方法を示しておく.

    cupy-cuda のインストール

    101」のところは、いま確認したcudatoolkit のバージョンに一致させること。「80」や「90」や「91」や「92」や「100」や「101」のように

    6.0」のところは、いま確認したChainer のバージョンに一致させること。「4.5」や「6.0」のように

    実行例

    pip install -U cupy-cuda101==6.0
    

  4. cupy のバージョン確認
    pip show cupy
    

  5. 確認のため、Chainer のラインタイム情報の表示

    python -c "import chainer; print( chainer.print_runtime_info() )"
    

  6. MNIST データセットで学習してみる

    https://chainer.org/ の記述に従い、「MNIST example」を実行してみる.

    cd C:\pytools
    python chainer/examples/mnist/train_mnist.py -g 0 
    

    学習が行われる。終了までしばらく待つ。

    ※ 乱数を使うので毎回違う結果が表示される

    エラーメッセージが出なければ、インストール成功とする